회고: AI와 함께 MVP 만들기

Overview

이번 게시글에서는 AI 제품을 활용해 MVP를 만들어본 과정을 정리하고 과정을 통해 느꼈던 저의 생각을 정리합니다.

 

글의 서두에서 노코드툴을 이용한 것이 아니며 AI 제품을 활용한다고 해도 개발 지식이 필요 하다는 것을 밝힙니다.

 

MVP를 시작하기 전까지의 과정

나의 여자친구는 미용사다. 매일 매출을 엑셀 장표에 입력하고 한 달 매출을 계산하는 것을 보고 매출을 관리할 수 있는 무엇인가를 만들어주면 좋겠다는 생각을 했다.

 

사실 이 생각은 작년 이맘때쯤 했던 생각이다.

프론트엔드 개발자니깐 화면 개발은 쉽게 할 수 있을 것 이라고 생각을 했고, 서버는 Nest.js를 배워서 구현하면 된다고 생각했다.

그렇게 막연하게 개발을 시작했지만 디자인에 재능이 없는 나에겐 아주 쉽지 않은 작업이었다.

디자인이 없으니 화면이 볼품이 없었고, AWS와 Nest에 익숙하지 않기도, 시간이 없다는 핑계로 마무리 짓지 못하고 스탑하게 됐다.

 

그렇게 까먹고 지내고 올해 1월, v0라는 AI 제품을 발견했다.

Next.js를 만든 Vercel에서 출시한 제품인데 프롬프트로 제품을 만들어주며 심지어는 Next.js의 프론트엔드 코드도 작성해주는 것 이다.

 

 

무료 버전으로 하루에 프롬프트 할 수 있는 횟수가 정해져 있지만 한번에 질문을 잘 하면 일주일 동안 무료 횟수를 이용해 괜찮은 디자인을 뽑아낼 수 있겠다는 생각이 들었다.

 

그렇게 AI 디자이너 및 기획자를 구했으니 개발에 착수했다.

 

개발 환경 구성

개발 환경은 나에게 가장 익숙한 환경으로 구성했다.

먼저 프론트엔드는 Next.js를 사용했다. v0가 Next.js, Tailwind css, shadcn-ui를 사용해 프론트엔드 코드를 뽑아주니 (퍼블리셔라고 해야할까) 나는 해당 코드를 바탕으로 비즈니스 로직을 붙이고 코드를 잘 추상화 하기만 하면 되는 것 이었다.

 

백엔드는 Nest.js를 사용했다. 어느정도 경험이 있었기 때문에 시작하기에 어렵지 않을 것 이라는 판단이었다. DB로는 Supabase라는 서비스를 이용했다. Supabase는 Postgres를 서빙하는 PaaS 제품이다. GUI를 통해 쉽게 DB를 관리할 수 있고 500MB까지는 무료로 사용할 수 있다. 만약 나중에 나의 MVP 제품이 고도화되어 여러 미용사 분들께서 이용하고 수익이 붙게 된다면 AWS RDB로 마이그레이션 할 생각에 있다.

 

인프라는 처음에는 AWS를 이용했다. AWS Route53에서 도메인을 구입해 ALB를 통해 트래픽을 받고, EC2로 트래픽을 보낸다. 가장 쉬운 서버 구성이었기 때문에 개발 서버까지 붙이는 것에 성공했다.

하지만 한달에 용돈 30만원 받는 나에게 프리티어가 끝난 EC2 서버와 ALB 요금은 부담이 된다고 생각했다. 알아보니 NCP가 그나마 가장 저렴했고 올 11월까지 micro 서버를 프리티어로 사용할 수 있기 때문에 서버를 마이그레이션 했다.

AWS에서 지출되는 요금을 신경쓰고 싶지 않아서 도메인을 해지하고 가비아에서 500원짜리 도메인을 구입한 뒤 NCP Global Domain 서비스를 활용했다.

똑같이 로드밸런서 > VM으로 트레픽이 유입된다. 공인 IP(Floating IP)를 사용하면 개당 한달에 약 4300원이 부과된다. 서버에 ssh 접근을 위해 공인 IP를 부여한 상황이라 2개의 요금이 발생한다. 로드밸런서가 WAS용 로드밸런서로 생성이 되어 ssh용 리스너를 붙일수 없다는 점이 아쉽긴 하다.

 

AI 어시스턴트

요즘은 시중에 정말 많은 AI 제품이 있다. Chat GPT, Claude, Copilot 이 제품들은 내가 가장 많이 사용하고 있는 제품이다.

 

Copilot은 12월부터 개인적으로 요금을 내며 사용하고 있는데 개발 생산성에 아주 도움이 된다. 특히 이번 Nest.js 서버를 구현하는데 있어서 많은 도움이 됐다. Prisma(ORM)을 사용하고 있는데 처음 사용하는 기술이라 익숙하지 않았다.

 

Chat GPT를 사용해 구현하고 싶은 기능을 프롬프트 하고 Copilot의 도움을 받아 내용을 수정했다. 물론 개발자로써 이렇게 AI의 기능만을 이용하는게 무슨 의미가 있나? 라는 생각이 들수도 있다.

 

시대가 많이 바뀌었다. 나는 개발자를 늦게 시작한 편이다. 2020년부터 개발을 시작했다. 불과 2년전인 2022년 까지만 해도 생성형 AI가 이렇게 활성화 됐지는 않았다.

트러블 슈팅을 하거나 궁금한 내용이 있다면 구글을 통해 검색을 하고 StackOverflow나 Github Issue를 통해 정보를 찾아내고는 했다.

 

하지만 요즘의 시대는 다르다. 생성형 AI의 수준이 많이 올라왔기에 예전과 같은 바보 대답의 빈도가 줄어들었다. AI에게 잘 질의하여 데이터를 찾아내 문제를 해결하는 세상이 된 것이다.

 

개발자의 역할이 조금씩, 아니면 많이 바뀌게 된 것이다. 예전에는 하나의 트러블 슛팅에 많은 리소스가 들었다면, 요즘에는 하나의 트러블 슛팅이 AI와 함께라면 어렵지 않게 된 것이다. 물론 여기서 중요한 것은 진실을 파악할 수 있는 능력과 AI에게 어떤 질문을 해야하는지에 대한 지식이 필요하다는 것, 그리고 AI가 정리한 내용을 실제로 트러블 슛팅에 적용할 수 있는 능력이 필요한 것 이다.

 

점점 개발자에게 필요한 능력은 코딩 실력은 기본이고, 문제를 해결할 수 있는 능력과 빠르게 제품을 만들어 낼 수 있는지가 되어 갈 것이다.

 

개발 결과물

개발 과정에 대한 회고는 그다지 필요할 것 같지 않다. 프론트, 백엔드 중 하나라도 전문성이 있는 개발자라면 v0, Chat GPT를 사용해 어렵지 않게 MVP를 만들어 나갈 수 있을 것 이다.

 

그렇게 1월 14일에 개발을 시작하여 약 2주하고 몇일 지난 시간에 초기 제품을 만들었다. 만약 나에게 팀이 있다던지, 해당 MVP 제작에만 24시간을 몰두할 수 있는 환경이 주어졌다면 일주일이면 제품을 뽑아낼 수 있지 않을까 라는 생각도 들게된다.

1월 14일 2개의 첫 커밋

 

아직 MVP 제품 치고는 부족한 것들이 많다. 그 흔한 비밀번호 찾기, 변경 기능도 구현이 안됐기 때문이다. 제품에 정말 필수라고 생각되는 우선순위만 구현이 됐기 때문에 손봐야 할 부분들이 많다.

비밀번호 찾기, 변경, 회원 탈퇴, 개인정보 처리정책 등.. 2월에 추가로 기능을 구현할 예정이다.

 

제품을 사용하기에 충분하다는 생각으로 여자친구와 친구에게 먼저 공개를 했고, 피드백을 받으며 제품을 수정하고 있다.

이것이 애자일인가.. ㅋㅋㅋ

 

ssalon de

 

회고를 마치며

이번 프로젝트를 통해 많은 생각이 들었다. 개발자로써 AI의 발전을 두려워해야 하는 것인가?

2022년 말 Chat GPT의 대두와 (정확한 시기는 기억이 안난다.) 함께 계속해서 논란이 되는 의문점이다. AI 발전으로 개발자라는 직업이 사라질 것 이라는 말. 더불어 웹 개발자에서 세분화된 프론트엔드 개발자는 없어질 것 이라는 이야기도 있다.

 

과연?

 

과연 프론트엔드 개발자를 필요로 하지 않는 시기가 도래할까? 과연 제품을 만드는 개발자가 필요하지 않는 시기가 도래할까?

 

나는 머리속에 아니. 라는 결론을 내렸다.

 

물론 AI 발전으로 나와 같은 개발자들이 더 이상 필요로 하지 않을 수 있다. 하지만 문제를 해결하는 능력을 가진 개발자들은 기업에서 더욱 필요로 할 것이다.

 

채용 한파지만 갈수록 실력의 양극화로 인한 채용 한파는 더욱 깊어질 것 이라고 생각한다.

기업은 AI 구독을 이용해 인건비를 절감할 수 있고, 능력있는 개발자는 더욱 높은 몸값으로 기업에서 탐내는 인재가 될 것 이라고 생각한다.

 

개발자와 디자이너 및 기획자도 마찬가지다.

 

v0, Chat GPT가 코드를 뽑아주지만 도메인에 특화된 UI/UX를 뽑아낼 수 있는가?

과연 AI가 고객의 요구사항을 정확히 이해할 수 있을까?

과연 고객이 AI가 명확하게 결과물을 뽑아낼 수 있을 정도로 요구사항을 정확히 짚어낼 수 있을까? 사람이라서 가능한 일이지는 않을까?

 

모든 직업이 마찬가지 일 것이라고 본다.

 

결국엔 능력이 뛰어난 사람들만 살아남는 시대가 도래했다. 과거에 석기로 살아남은 선조들이 그랬듯이.